Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -40,7 +40,7 @@ license: mit
|
|
| 40 |
- バックボーン: ResNet18/34/50/101/152（本モデルは ResNet152）
|
| 41 |
- 可視化: 原画像とアテンション重畳のペアをグリッド出力（`visualize.py`）
|
| 42 |
|
| 43 |
-
##
|
| 44 |
|
| 45 |
- Loss: 0.6205
|
| 46 |
- Top-1: 0.9047
|
|
@@ -55,7 +55,7 @@ ABN は、分類のための Perception Branch に加えて、説明可能性の
|
|
| 55 |
- 損失: `CrossEntropyLoss(att_logits) + CrossEntropyLoss(per_logits)` の和
|
| 56 |
- AutoClass 対応: `trust_remote_code=True` で `AutoModelForImageClassification` からロード可能
|
| 57 |
|
| 58 |
-
##
|
| 59 |
|
| 60 |
- 研究用途・可視化用途（画像分類＋解釈）
|
| 61 |
- 対象データ: Imagenette（10クラス）。他クラス数やデータセットへ適用する場合は再学習が必要
|
|
@@ -67,7 +67,7 @@ ABN は、分類のための Perception Branch に加えて、説明可能性の
|
|
| 67 |
- 前処理（train）: `RandomResizedCrop(224)`、`RandomHorizontalFlip()`、`ToTensor()`、`Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225])`
|
| 68 |
- 前処理（val）: `Resize(256)`、`CenterCrop(224)`、`ToTensor()`、`Normalize(...)`
|
| 69 |
|
| 70 |
-
##
|
| 71 |
|
| 72 |
- エポック数: 90
|
| 73 |
- バッチサイズ: train=64, eval=100
|
|
@@ -76,7 +76,6 @@ ABN は、分類のための Perception Branch に加えて、説明可能性の
|
|
| 76 |
- LR スケジュール: エポック 31/61 で `gamma=0.1` を乗じるステップ方式（`LambdaLR` 実装）
|
| 77 |
- 乱数シード: 42
|
| 78 |
- ワーカー数: 4
|
| 79 |
-
- ログ: TensorBoard 互換（`checkpoint/runs/`）
|
| 80 |
|
| 81 |
## 使い方（推論）
|
| 82 |
|
|
|
|
| 40 |
- バックボーン: ResNet18/34/50/101/152（本モデルは ResNet152）
|
| 41 |
- 可視化: 原画像とアテンション重畳のペアをグリッド出力（`visualize.py`）
|
| 42 |
|
| 43 |
+
## 結果（検証）
|
| 44 |
|
| 45 |
- Loss: 0.6205
|
| 46 |
- Top-1: 0.9047
|
|
|
|
| 55 |
- 損失: `CrossEntropyLoss(att_logits) + CrossEntropyLoss(per_logits)` の和
|
| 56 |
- AutoClass 対応: `trust_remote_code=True` で `AutoModelForImageClassification` からロード可能
|
| 57 |
|
| 58 |
+
## 想定される用途
|
| 59 |
|
| 60 |
- 研究用途・可視化用途（画像分類＋解釈）
|
| 61 |
- 対象データ: Imagenette（10クラス）。他クラス数やデータセットへ適用する場合は再学習が必要
|
|
|
|
| 67 |
- 前処理（train）: `RandomResizedCrop(224)`、`RandomHorizontalFlip()`、`ToTensor()`、`Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225])`
|
| 68 |
- 前処理（val）: `Resize(256)`、`CenterCrop(224)`、`ToTensor()`、`Normalize(...)`
|
| 69 |
|
| 70 |
+
## 主要ハイパーパラメータ
|
| 71 |
|
| 72 |
- エポック数: 90
|
| 73 |
- バッチサイズ: train=64, eval=100
|
|
|
|
| 76 |
- LR スケジュール: エポック 31/61 で `gamma=0.1` を乗じるステップ方式（`LambdaLR` 実装）
|
| 77 |
- 乱数シード: 42
|
| 78 |
- ワーカー数: 4
|
|
|
|
| 79 |
|
| 80 |
## 使い方（推論）
|
| 81 |
|